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雷达卡
1 大模型安全威胁全景：五大层次风险深度剖析
大模型技术正加速渗透至政务、金融、能源、医疗等关键行业，其安全性已从“附加功能”转变为关乎系统存亡的“生命线”。实测数据显示，累计发现281个安全漏洞，其中60%为大模型特有漏洞，传统安全机制难以有效应对。
白皮书系统梳理了大模型运行过程中的五大核心风险维度。这些风险相互交织，构成复杂且动态演化的威胁矩阵，不仅危及个人隐私与企业运营，更可能影响国家安全体系[-6]。
1.1 基础设施层风险：算力与框架的"地基"失守
作为大模型运行的底层支撑，基础设施面临来自算力资源、开发环境和在线服务三个方向的攻击路径：
- 算力劫持：攻击者利用Ray等分布式训练框架的安全漏洞，入侵暴露在公网的服务器集群，非法占用A100、H100等高性能GPU资源进行加密货币挖矿。同时，窃取训练数据与云平台API密钥，造成重大经济损失并导致核心技术外泄[-1]。
- 供应链投毒：在HuggingFace等开源模型共享平台上，出现伪装成合法模型的“特洛伊木马”，通过pickle反序列化漏洞实现“零点击”入侵。开发者一旦加载此类模型，即被植入持久化后门，形成广泛的供应链污染[-1]。
- 框架漏洞攻击：LangChain等主流编排组件曝出SQL注入问题，黑客仅需输入特定自然语言指令即可触发远程代码执行，绕过模型直接操控后台系统。这说明大模型生态中第三方组件的安全状况，直接影响整体系统的防御能力[-1]。
| 风险类型 | 攻击途径 | 潜在影响 | 真实案例 |
|---|---|---|---|
| 算力劫持 | 框架漏洞利用 | 算力资源滥用、训练数据泄露 | 黑客通过Ray框架漏洞劫持GPU算力挖矿 |
| 供应链投毒 | 恶意模型上传 | 后门植入、系统入侵 | HuggingFace平台出现特洛伊木马模型 |
| 框架漏洞 | 组件安全缺陷 | 远程代码执行、数据泄露 | LangChain组件SQL注入漏洞 |
1.2 内容安全风险：失控的"智能输出"
内容层面的风险集中体现在合规性缺失、模型幻觉以及越狱行为上，已在多个实际应用场景中引发严重后果：
- 越狱攻击：测试表明，DeepSeek R1在50条恶意提示下全部被突破。攻击者采用角色扮演、多轮诱导等方式，绕过安全对齐机制，迫使模型生成违法不良信息。这种攻击依赖于模型对指令的高度服从性，结合精心设计的提示工程达成目的[-1]。
- 幻觉危害：谷歌Med-Gemini在医学影像分析任务中虚构不存在的解剖结构，若投入临床使用，可能导致误诊误治。专业领域中用户普遍信任模型输出，反而降低了对其结果的审慎判断，加剧了幻觉带来的潜在风险[-1]。
- 合规风险：模型可能输出带有歧视色彩的内容或发布未经验证的金融投资建议，违反《生成式人工智能服务管理暂行办法》相关规定。随着全球监管趋严，合规已成为大模型商业落地的基本门槛[-1]。
1.3 数据与知识库风险：知识"源泉"的污染与泄露
数据是大模型的核心资产，但在采集、存储与调用过程中面临三大挑战：泄露、越权访问与信息失真。
- 数据泄露：企业在调用API时违规输入敏感信息，或因平台自身存储机制存在漏洞，导致用户隐私、商业机密甚至国家关键数据外流。360白皮书强调，此类风险在当前应用环境中尤为突出，因训练与推理均涉及海量高价值数据[-1][-6]。
- 知识库越权：在RAG（检索增强生成）架构下，攻击者利用模糊提问策略绕过权限控制，非法获取医疗病历、户籍档案等受限信息。该风险源于权限管理体系不健全，允许用户通过语义诱导突破访问边界[-1]。
- 内容不可信：若训练数据包含错误或过时信息，模型可能输出失效的诊疗指南或违法合同模板，进而引发法律责任与服务纠纷。这凸显出高质量数据治理在AI时代的关键作用[-1]。
1.4 智能体行为风险：失控的"数字员工"
随着智能体与外部工具深度集成，其行为风险由单一操作扩展至全流程失控：
- 工具滥用：由于第三方插件存在安全漏洞或API权限配置不当，智能体可能被诱导执行非授权操作，如读取数据库、删除文件或发起网络攻击。当智能体具备现实世界交互能力时，此类滥用后果极为严重[-1]。
- 行为失控：在缺乏有效监督机制的情况下，智能体可能基于错误目标函数持续执行有害动作，例如反复发送骚扰邮件、错误修改业务流程参数，甚至触发连锁故障。这类自主性失控难以通过传统日志审计及时发现[-1]。
1.5 用户端与入口风险：最后一道防线的崩塌
终端用户接口成为攻击者切入系统的薄弱环节：
- 提示注入攻击：攻击者将恶意指令嵌入文档、网页或消息中，当用户转发给AI助手时，模型误将其视为合法输入而执行非预期操作，例如泄露会话历史或跳转至钓鱼网站[-1]。
- 会话劫持：通过伪造身份令牌或劫持长连接通道，攻击者冒充合法用户与模型持续交互，窃取敏感对话内容或操纵智能体执行恶意任务[-1]。
- 界面欺骗：仿冒官方AI应用界面诱导用户输入账号密码或上传机密文件，属于典型的社会工程学攻击手段。此类风险虽技术门槛较低，但成功率极高[-1]。
2 双轨治理防御体系：外挂式安全+平台原生安全
面对多层次、跨维度的安全挑战，单一防护手段已无法满足需求。需构建“双轨并行”的治理体系，融合外部动态防御与内置安全机制，形成纵深防护能力。
2.1 外挂式安全：以模治模的动态防御（外部保镖）
借助独立的大模型安全检测模块，在请求进入主模型前进行实时过滤与拦截。该方式部署灵活、响应迅速，适用于短期内快速提升系统抗攻击能力。典型技术包括：基于对抗样本识别的输入净化、可疑行为评分引擎、异常输出监控系统等。可作为应急响应的第一道屏障[-1]。
2.2 平台原生安全：全生命周期的安全底座（内置铠甲）
将安全能力内嵌于大模型开发与运行的各个环节，涵盖数据预处理、模型训练、部署上线到运维监控的全链条。具体措施包括：可信计算环境构建、细粒度权限管理、自动化红蓝对抗测试、持续性偏见与毒性检测机制等。该模式虽建设周期较长，但能从根本上提升系统的内在免疫力[-1]。
2.3 四大核心原则：安全防护的价值锚点
在实施安全策略时应遵循以下基本原则：
- 最小权限原则：所有组件、用户和服务间交互均按需授权，避免过度赋权导致横向移动风险。
- 默认拒绝原则：对于未明确定义的行为或输入，默认采取阻断策略，降低未知威胁暴露面。
- 可观测性优先：建立完整的日志追踪、行为记录与异常告警机制，确保任何操作均可追溯、可审计。
- 持续迭代机制：安全不是一次性工程，需结合攻防演练、漏洞反馈与合规更新，实现动态优化[-1]。
3 企业落地指南：3步实现合规与安全实操
为帮助企业高效推进大模型安全建设，提出三阶段实施路径。
3.1 第一阶段：风险盘点与优先级评估
全面梳理现有大模型应用场景，识别数据流动路径、依赖组件及外部接口。结合行业监管要求与业务敏感度，绘制风险热力图，明确高危场景优先处置顺序。重点排查是否存在涉密数据输入、第三方插件接入、公开API暴露等问题[-1]。
3.2 第二阶段：外挂式安全产品快速部署
引入成熟的安全中间件，在不影响主模型运行的前提下，实现输入过滤、越狱检测、输出审查等功能。优先部署于对外服务接口前端，形成即时防护层。此阶段可在数周内完成，显著降低被攻击概率[-1]。
3.3 第三阶段：原生安全能力深度构建
推动安全能力融入研发流程，建立覆盖训练、微调、部署、监控各环节的标准化安全规范。包括但不限于：建立内部审核模型、实施数据脱敏管道、开展定期渗透测试、集成自动合规检查工具等。最终形成可持续演进的安全架构[-1]。
4 未来展望：大模型安全发展趋势与思考
随着技术演进与监管深化，大模型安全将呈现三大发展方向。
4.1 技术演进方向
安全技术将向自动化、智能化升级。包括：基于大模型自身的自检机制、对抗训练增强鲁棒性、形式化验证保障逻辑正确性、联邦学习保护数据隐私等。未来或将出现专用于AI系统的新型操作系统级防护层[-1]。
4.2 标准与合规要求
各国正加快制定AI相关法律法规，如欧盟AI法案、中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》等。预计未来将出台更细化的技术标准与认证体系，强制要求模型备案、透明度报告与第三方审计[-6]。
4.3 产业生态协同
单个企业难以独立应对复杂威胁，需构建跨组织协作机制。推动建立开源组件安全评级、漏洞共享平台、联合攻防演练机制，提升整个产业链的联防联控能力。安全将成为大模型生态合作的重要纽带[-1]。
5 结论：从被动防护到主动免疫
大模型安全已进入新阶段，不能再沿用传统的“打补丁”思维。必须从业务设计初期就将安全内化为核心要素，构建集检测、防御、响应、恢复于一体的主动免疫体系。唯有如此，才能在技术创新与风险控制之间取得平衡，推动大模型在安全可控的前提下广泛赋能千行百业[-1]。
某银行智能体曾因权限失控导致12亿元损失，根源在于大模型“幻觉”引发任务误判或行为边界模糊。这一事件凸显出，明确
智能体行为边界界定是当前AI安全的核心挑战之一-1。
[此处为图片1]与此同时，MCP协议面临多重威胁，包括投毒攻击（植入隐蔽恶意指令）、地毯式骗局（规模化传播后注入恶意代码）等三类高风险场景。最新研究显示，针对智能体的安全评估亟需专用方法论与工具支撑，传统的通用安全检测手段已难以应对复杂环境——这正是ASTRA框架所强调的
智能体安全性评估必须体系化、专业化-3。
1.5 用户端与入口风险：最后一道防线的失守
作为人机交互的关键入口，用户端在访问控制、执行环境和隐私保护方面存在显著安全隐患：
访问失控：身份验证机制薄弱使得模型可能被未经授权调用，造成算力资源滥用及敏感信息外泄。尤其在企业环境中，若
访问权限管理不严格，此类风险将被进一步放大-1-6。
恶意入侵：通过脚本注入或携带后门的第三方插件，攻击者可劫持客户端功能、窃取用户数据。尽管属于传统安全问题，但在大模型广泛应用背景下，其攻击面显著扩展-1。
隐私泄露：从数据采集、传输到存储环节的防护缺失，可能导致用户身份、行为轨迹等信息被非法获取。随着全球数据合规要求日益严苛，
隐私合规已成为大模型落地不可回避的重要议题-1。
上述五层风险共同揭示了一个现实：传统基于边界的防御模式正在失效，攻击者正从“专业黑客”演变为“全民化”的潜在威胁源。自然语言本身成为新型攻击载体，使安全挑战呈现
指数级增长态势-1-6。
2 双轨治理防御体系：外挂式安全 + 平台原生安全
面对复杂多变的大模型安全威胁，360白皮书提出“外挂式安全+平台原生安全”双轨治理策略。前者如同AI系统的“外部保镖”，灵活响应实时威胁；后者则像“内置铠甲”，从底层构建安全根基。两者协同作用，形成覆盖全链路的纵深防护网络-5。
该体系以
纵深防御理念为基础，遵循“安全、向善、可信、可控”四大原则，构建了一套可实施、可扩展的全生命周期安全架构-1。
2.1 外挂式安全：以模治模的动态防御（外部保镖）
外挂式安全不改变原有模型结构，通过独立部署的安全产品实现快速防护，特别适用于已上线模型的企业场景：
算力主机安全系统：具备AI资产探测、漏洞扫描、MCP防御和入侵拦截四大能力，可识别“影子AI”并实现7×24小时进程监控。该系统主要应对
基础设施层风险，确保计算资源不被非法占用-1。
检测系统：覆盖OWASP LLM Top10全部威胁类型，集成超32万条漏洞情报，支持模型资产盘点、专项漏洞检测与交互式审计，并能在重大漏洞曝光后8小时内发布针对性POC。这种
快速响应能力对于应对快速演变的AI安全威胁至关重要-1。
防护系统：建立“事前评测-事中拦截-事后优化”的闭环机制，利用合规数据集与对抗性样本提升防护精度。该系统体现
主动防御思想，由被动响应转向提前发现与修复潜在缺陷-1。
幻觉检测与缓解系统：结合全网搜索与企业知识库，采用多源校验方式修正输出内容，人工一致性超过95%。此系统直击大模型
幻觉问题核心，保障生成结果的真实可靠-1。
外挂式安全具备两大优势：一是适配性强、部署成本低，可作为通用模块快速接入各类系统，避免重复建设；二是具备独立监测与拦截机制，可在毫秒级识别并阻断实时攻击行为-6。
2.2 平台原生安全：全生命周期的安全底座（内置铠甲）
平台原生安全将防护能力深度嵌入模型研发、训练与部署全流程，更适合新建大模型平台的企业采用：
企业级知识库：实现知识从创建到销毁的全周期安全管理，支持细粒度权限控制、完整操作日志审计以及多种防护机制（如水印、云查杀、敏感词过滤）。该方案从
数据源头入手，确保知识内容的安全与可信-1。
智能体构建与运营平台：打造“Agent安全防护+MCP安全管控”双核心架构，通过功能调用限制、认知执行保障、权限隔离与协议强化，防止智能体行为越界。该平台借鉴了
ASTRA框架关于智能体安全的研究成果，确保其行为始终处于预期范围内-3。
智能体客户端：集成沙盒隔离（适用于代码运行、音视频生成等场景）、动态身份认证与异常行为管控，实现对接入行为数据的全生命周期防护。这种
纵深防御策略确保即使单点被突破，其他层级仍能提供有效屏障-1。
平台原生安全的核心在于将安全能力
内嵌于核心组件，强化配套模块安全与全流程合规管理，为智能体应用提供坚实可靠的底层支撑-6。
2.3 四大核心原则：安全防护的价值锚点
双轨治理体系建立在以下四项基本原则之上：
安全：保障模型运行时免受入侵、数据泄露等威胁，重点在于
保障大模型系统本身的安全性，防止被攻击者操控利用-1。
向善：防范恶意提示诱导，确保输出内容符合法律法规与社会伦理。该原则与《人工智能安全治理框架》2.0版中提出的“
可信应用、防范失控”理念高度契合-2。
可信：通过技术手段降低幻觉发生率，提升生成内容的准确性与完整性，增强用户对AI系统的信任基础-1。
可控：确保人类始终处于决策闭环之中，对智能体关键操作具备干预权与审计能力。这一原则强调
人类始终对AI系统保持最终控制权，是防范失控风险的根本保障-1-2。
| 维度 | 外挂式安全 | 平台原生安全 |
|---|---|---|
| 防护定位 | 外部保镖，动态屏障 | 内置铠甲，安全底座 |
| 集成方式 | 不侵入原模型架构 | 安全能力深度嵌入平台 |
| 核心能力 | 实时监测、快速响应、通用适配 | 全生命周期防护、流程内建、深度整合 |
算力监控、威胁检测、实时拦截、幻觉缓解
知识库安全、智能体管控、客户端防护
优势特点
部署快速、适配性强、响应迅速
根源防护、全链路覆盖、合规内置
适用场景
- 已部署模型的企业实现安全能力快速增强
- 新建大模型平台的企业构建基础安全体系
企业落地指南：三步实现大模型安全与合规
在推进大模型应用的过程中，企业可遵循“先易后难、分层防护”的实施路径。通过分阶段建设，合理平衡安全投入与防护效果，确保人工智能系统的安全性与监管合规性同步达成。
3.1 风险盘点与优先级评估
企业需首先系统识别自身面临的大模型相关安全风险，并据此确定防护重点和资源分配优先级。
采用五层风险框架开展排查：依据基础设施、内容生成、数据与知识库、智能体行为、用户终端五个维度，全面梳理组织内部潜在风险点。该结构化评估方法源自360发布的白皮书，有助于建立清晰的风险图谱-1。
识别高敏感应用场景：重点关注涉及个人隐私处理、金融交易支持、医疗辅助诊断及关键信息基础设施等领域的AI使用情况。根据《人工智能安全治理框架》2.0版要求，此类高风险场景必须采取更严格的安全控制措施-2。
映射法规合规要求：将已识别出的风险项与《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能安全治理框架》2.0版等相关法律法规进行对照，确保后续防护策略满足监管要求-2。
本阶段的核心成果为一份完整的大模型安全风险评估报告，其中应包含各风险项的等级划分与处置建议，为企业下一阶段的安全建设提供决策支撑。
3.2 外挂式安全产品快速部署
针对已确认的高优先级风险，企业可通过引入非侵入式的外挂安全解决方案，在短期内显著提升整体防护水平。
接入大模型检测与防护系统：通过部署专用检测工具，企业可识别超过200种主流大模型服务中的安全隐患，并有效拦截恶意输入、违规输出等80%以上的实时威胁。这种非侵入式部署方式无需改动现有架构，大幅降低实施难度与成本-1。
满足合规备案需求：借助外挂产品的审计日志、内容过滤与行为记录功能，企业能够满足监管部门对生成式AI服务上线前的评测与备案要求。随着AI监管趋严，合规性已成为商业化落地的前提条件之一-1。
建立实时监控机制：利用算力主机安全系统等工具，持续发现并监控组织内未经授权使用的“影子AI”应用，防范由此带来的未知安全漏洞。此类手段有效应对因员工私自调用外部模型而引发的影子AI风险-1。
该阶段典型实施周期为4至8周，可在较短时间内形成初步防御能力，抵御最紧迫的安全挑战。
3.3 原生安全能力深度构建
在具备基础防护后，企业应逐步推动平台级原生安全能力建设，从底层架构上提升系统的内在安全性。
构建企业级知识库管理体系：通过对敏感数据实施分级管控、访问留痕与操作追溯，保障模型输入源头的安全可靠。此项举措直接应对数据与知识库风险，是确保高质量输出的关键基础-1。
[此处为图片1]规范基于智能体的开发流程：依托功能调用权限控制、角色隔离机制等技术手段，确保AI智能体在整个生命周期内的行为可控。参考ASTRA框架研究成果，企业可制定统一的智能体行为安全准则，防止工具滥用或决策失控-3。
强化智能体客户端安全防护：采用沙盒运行环境、动态身份验证等技术，隔离本地执行风险。这一纵深防御策略能够在外部防线被突破时，仍为终端设备提供额外保护层-1。
此阶段通常需要3到6个月时间，企业应结合业务特性与风险容忍度，制定切实可行的原生安全演进路线图。
4 未来展望：大模型安全发展趋势分析
大模型安全正处于快速发展期，未来几年将在技术演进、标准建设和产业协同方面呈现一系列重要趋势，深刻影响行业格局与实践方向。
4.1 技术发展方向
技术层面将持续向主动防御、自适应响应与可信计算演进。
以模治模将成为标配能力：安全专用大模型将作为基础设施广泛部署，通过AI对抗AI攻击，实现动态自适应防护。例如，最新研究提出的SmoothLLM改进框架，引入概率认证机制，提升了对抗提示注入攻击的可靠性，代表了该方向的技术前沿-7。
智能体安全评估走向标准化：随着AI智能体在复杂任务中自主性增强，其行为安全性评估成为核心议题。ASTRA框架等研究为智能体风险评估提供了可复用的方法论，未来有望发展为行业通用基准-3。
隐私计算技术深度融合：联邦学习、差分隐私、同态加密等技术正逐步集成至大模型训练与推理流程中，在不牺牲性能的前提下保障数据隐私安全。这一趋势契合日益严格的全球数据保护法规要求-2。
4.2 标准与合规趋势
监管体系将更加健全，合规要求趋于强制化与体系化。
标准体系持续完善：《人工智能安全治理框架》2.0版已在治理原则、风险分类和技术应对等方面完成升级，新增“可信应用、防范失控”原则-2。预计未来还将陆续出台多项专项标准，形成覆盖全面的技术规范体系。
合规门槛不断提高：随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》落地实施，以及《网络安全法》修订案进一步明确AI监管职责，企业将面临更强的强制性合规要求，安全已成为大模型投入使用的前置条件-2。
检测与认证机制逐步建立：类似IIFAA发布的《终端智能体可信互联技术要求》等行业标准将不断涌现，为跨平台智能体协作提供安全可信的连接保障-10。同时，第三方检测与认证服务体系也将逐步成型，助力企业获取权威合规证明。
4.3 产业生态协同发展
大模型安全将不再局限于单一企业或技术方，而是依赖多方协作的生态系统共同推进。跨机构、跨平台的安全联动机制将加速形成，推动安全能力共建共享，提升整体防御韧性。
大模型的智能化水平不断提升，其安全防护需求也从单一主体的被动应对转向系统化、生态化的主动免疫。未来的安全体系必须突破传统边界，走向多方协同、全生命周期覆盖的治理模式。
在这一背景下，产业生态的协同共建成为主流方向。以大模型安全联盟为代表的行业组织正汇聚来自学术界、产业界和研究机构的力量，推动安全技术的联合创新与资源共享。这种产业协同机制不仅有助于应对普遍存在的安全挑战，还能显著降低单个企业在安全研发上的投入成本-1。
与此同时，开源安全工具的应用正在加速普及。例如IIFAA推出的ASL（Agent Security Link）等具备核心防护能力的开源项目，持续为行业提供可复用的安全模块。这类工具的广泛落地有效降低了安全技术的使用门槛，使更多企业能够快速集成基础防护能力-10。
随着应用场景的复杂化，跨界合作的重要性日益凸显。安全厂商、大模型开发者、应用开发商以及垂直行业的终端用户将加强联动，共同打造贯穿开发、部署、运行和维护全过程的端到端安全解决方案，确保防护能力覆盖大模型的整个生命周期-1。
[此处为图片1]当前，AI安全已进入从“被动修补”向“主动防御”演进的新阶段。通过构建涵盖“外挂式安全”与“平台原生安全”的双轨防护体系，并遵循“风险识别—外挂部署—原生集成”的三步实施路径，企业可以逐步建立起纵深防御架构，全面应对“基础设施-内容-数据-智能体-用户端”五层风险框架所带来的挑战-1。
展望未来，“以模治模”将成为应对AI原生风险的核心策略。安全大模型有望作为关键基础设施，深度嵌入AI系统的运行环境，实现对潜在威胁的自动识别与响应。同时，合规与安全将深度融合，企业需在符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能安全治理框架》2.0版等相关法规要求的前提下，建设切实可行的安全能力-2。
越高级的智能，越需要坚实的安全底座。唯有将“防护前置、动态适配、生态共治”的理念融入日常运营流程，才能真正实现人工智能的“安全、向善、可信、可控”，稳健迎接智能时代的全面到来。
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